## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908

## Analisis Karakteristik Antivirus Berdasarkan Aktivitas Malware Menggunakan Analisis Dinamis
Ma’arij Haritsah, Adityas Widjajarto * , Ahmad Almaarif
Fakultas Rekayasa Industri, Program Studi S1 Sistem Informasi, Telkom University, Bandung Jl. Telekomunikasi. 1, Terusan Buahbatu - Bojongsoang, Telkom University, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat, Indonesia
Email: 1 haritsah@student.telkomuniversity.ac.id, 2,* adtwjrt@telkomuniversity.ac.id, 3 ahmadalmaarif@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: adtwjrt@telkomuniversity.ac.id Submitted: 11/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Abstrak − Malware ,  kependekan  dari "Malicious  Software" ,  merupakan  sebuah  program  yang  dirancang  khusus  untuk melakukan sebuah aktivitas yang dapat membahayakan perangkat lunak pada perangkat korban. Contoh malware yang umum ditemukan seperti trojan, ransomware dan downloader . Penting bagi pengguna komputer untuk mengenali dan menghindari malware ketika  sedang  menggunakan  perangkat  komputer.  oleh  karena  itu,  pengguna  komputer  dapat  mengatasi  serangan malware menggunakan perangkat lunak proteksi yang dikhususkan untuk perangkat komputer menggunakan perangkat lunak Antivirus  yang  dirancang  untuk  mencegah,  mencari,  mendeteksi,  dan  menghapus  jenis malware yang  telah  disebutkan sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  metode  analisis  dinamis  digunakan  untuk  mengetahui  aktivitas malware dengan  cara menjalankannya dan memonitor aktivitas yang terjadi. Metode ini biasanya digunakan untuk mengidentifikasi tindakan yang dilakukan oleh malware ketika dijalankan. Hasil penelitian menunjukan bahwa semakin tinggi jumlah aktivitas malware , maka semakin tinggi pula metrik yang diuji pada antivirus seperti CPU, memory, disk, dan waktu scan . Pada fitur removable drive protection, antivirus Avast relatif lebih efisien dibandingkan dengan antivirus lain karena memiliki rata-rata penggunaan CPU, memory yang rendah, tingkat deteksi yang cukup tinggi, dan waktu scan yang cepat. Antivirus Kaspersky relatif paling ampuh dalam mendeteksi sampel malware dengan tingkat deteksi 100%. Sedangkan pada antivirus Windows Defender relatif paling lemah dari segi tingkat deteksi karena memiliki tingkat deteksi yang paling rendah.
Kata Kunci: Analisis Dinamis Malware ; Antivirus; Karakteristik Antivirus; Malware ; Removable Drive Protection ; Tingkat Deteksi Antivirus
Abstract − Malware, short for “Malicious Software”, is a program specifically designed to perform an activity that can harm software  on  a  victim's  device.  Examples  of  commonly  found  malware  include  trojans,  ransomware  and  downloaders.  It  is important for computer users to recognize and avoid malware when using computer devices. Therefore, computer users can overcome malware attacks by using protection software specifically for computer devices using Antivirus software designed to prevent, find, detect, and remove the types of malware that have been mentioned previously. In this study, the dynamic analysis method is used to determine malware activity by running it and monitoring the activity that occurs. This method is usually used to identify the actions that malware performs when it runs. The results showed that the higher the number of malware activities, the  higher  the  metrics  tested  on  the  antivirus,  such  as  CPU,  memory,  disk,  and  scan  time.  Regarding  the  removable  drive protection feature, Avast antivirus is relatively more efficient compared to other antiviruses because it has an average CPU usage, low memory, a fairly high detection rate, and fast scan times. Kaspersky Antivirus is relatively the most effective in detecting malware samples with the highest detection rate of 100%. Meanwhile, the Windows Defender antivirus is relatively the weakest in terms of detection rate because it has the lowest detection rate.
Keywords : Antivirus; Antivirus Characteristics; Antivirus Detection Rate; Dynamic Malware Analysis; Malware; Removable Drive Protection.

## 1. PENDAHULUAN
Malicious software atau malware adalah sebuah program yang dirancang khusus untuk melakukan sebuah aktivitas  yang  dapat  membahayakan  perangkat  lunak  pada  perangkat  korban  seperti trojan , ransomware,  dan downloader [1]. Malware merupakan program yang sengaja dibuat untuk membahayakan dan merugikan sistem operasi atau data pada komputer [2].  Dengan demikian, dapat  dikatakan bahwa malware (Malicious software) merupakan  program  yang  dirancang  untuk  mengganggu  kinerja  atau  dapat  juga  membahayakan  sistem  pada komputer.
Untuk mengetahui apa yang dilakukan oleh malware, dibutuhkan analisis untuk mengetahui aktivitas apa saja  yang  dilakukan  oleh malware dan  fungsi  apa  saja  yang  digunakan  pada  sistem  setelah malware tersebut dieksekusi  [3].  Salah  satu  analisis  yang  akan  dibahas  dalam  identifikasi malware ini  adalah  metode  analisis dinamis.  Analisis  dinamis  dilakukan  dengan  menjalankan  sampel malware pada  sebuah environment yang terkontrol dan ter monitor selama proses analisis [4]. Tindakan preventif juga berperan penting dalam mengurangi aktivitas  serangan malware yang  menginfeksi  sistem  komputer,  salah  satunya  adalah  dengan  memanfaatkan program  antivirus  pada  perangkat  komputer  [5].  Antivirus  juga  dapat  melakukan  deteksi signature  based dan heuristic based pada sistem menggunakan fitur scanning yang terdapat pada software itu sendiri [6] [7].
Perangkat lunak antivirus adalah program yang dirancang untuk mencegah, mendeteksi, dan menghapus infeksi malware pada  perangkat  komputasi  individu  [8].  Antivirus  disebut  juga  sebagai  perangkat  lunak perlindungan dari serangan malware , program ini dapat melindungi perangkat menggunakan beberapa fitur yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908
dimilikinya, salah satunya fitur removable drive protection . Removable drive protection adalah fitur yang terdapat pada beberapa antivirus yang memungkinkan pengguna untuk memindai perangkat penyimpanan sekunder, seperti flash drive, hard drive eksternal, atau kartu memory , untuk mencari tahu apakah terdapat malware yang menyebar melalui perangkat tersebut sekaligus membersihkan malware yang bersarang di dalamnya [9].
Sebelumnya penulis telah mempelajari beberapa penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian yang penulis  lakukan.  Salah  satunya  yaitu,  “ Comparative  Performance  Analysis  of  Anti-virus  Software ”  oleh  Noel Dogonyaro  pada  tahun  2021,  dimana  pada  penelitian  tersebut  membahas  mengenai  bagaimana  teknik penghindaran dan pendeteksian malware yang berfokus pada analisis kinerja komparatif dari beberapa perangkat lunak antivirus. Hasil analisis tersebut berupa pengukuran parameter yang menawarkan kinerja maksimal dengan mempertimbangkan deteksi malware , tingkat penghapusan, dan waktu peluncuran antarmuka paling cepat.
Pada penelitian ini, parameter yang digunakan untuk mengenali karakteristik antivirus yaitu berupa sumber daya  komputasi,  waktu scanning dan  tingkat  deteksi  pada  beberapa  antivirus  menggunakan  metode  analisis dinamis. metode analisis dinamis digunakan untuk mengevaluasi perilaku malware dengan cara menjalankannya dan  memonitor  aktivitas  yang  terjadi.  Metode  ini  biasanya  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tindakan  yang dilakukan  oleh malware ketika  dijalankan.  Jumlah  aktivitas  tersebut  akan  digunakan  untuk  mengetahui karakteristik antivirus pada fitur removable drive protection. Ketika menjalankan fitur removable drive protection pada antivirus, performa antivirus sangat penting untuk diperhatikan. Hal ini dikarenakan jika antivirus memiliki performa yang buruk, maka proses pemindaian akan berlangsung lama dan menyebabkan kinerja sistem komputer menjadi terhambat. Selain itu, tingkat deteksi antivirus juga menjadi hal utama dalam melindungi perangkat dari serangan malware.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk metode pengumpulan data yang mendukung penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 Metode Kepustakaan
Metode keupstakaan adalah metode dalam mencari, mengumpulkan, serta menganalisis sumber data untuk diolah. Sumber data bisa melalui buku, jurnal, e-book , dan modul yang berhubungan dengan penelitian ini [10].

## 2.2 Sistematika Penelitian
Sistematika  penelitian  merupakan  bagan  yang  menjelaskan  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk menyelesaikan  penelitian,  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  sesuai  dengan  metode  yang  telah ditentukan sebelumnya yaitu metode analisis berdasarkan eksperimen [11].
Tahapan-tahapan pada sistematika penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian

## 2.3 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  pengumpulan  data  diperoleh  dari  hasil  eksperimen  dengan  menjalankan  atau mengeksekusi malware pada sistem, setelahnya dapat dilakukan monitoring terhadap sistem yang telah di injeksi malware menggunakan  metode  analisis  dinamis  berdasarkan  aktivitas malware yang  terdeteksi  menggunakan tools khusus analisis dinamis, dimana tools yang akan digunakan seperti Regshot, Process Explorer, dan SpyStudio berdasarkan registry changes ,  total DLL yang  digunakan,  dan  fungsi API  call yang  dijalankan  [12]  [13]  [14].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908
Kemudian  antivirus  akan  menjalankan  metode  pemindaian  pada  fitur removable  drive  scan untuk  mengetahui karakteristik  antivirus  [15].  Selanjutnya,  proses scanning dilakukan  pemantauan  pada  sumber  daya  komputasi seperti penggunaan CPU , dan memory serta waktu scan , dan tingkat deteksi pada antivirus [16]. Hasil monitoring diukur  dan  dianalisis  guna  mengetahui  karakteristik  antivirus  dan  menbandingkan  karakteristiknya  dengan antivirus lain yang diuji [17].

## 2.4 Pengolahan Data
Berdasarkan temuan pada hasil deteksi malware menggunakan metode analisis dinamis dan hasil deteksi pemindaian oleh perangkat lunak antivirus, dilakukan analisis dan diproses untuk dapat mengetahui karakteristik antivirus [18] [19]. Selanjutnya hasil deteksi dari kedua proses tersebut dapat diperoleh data kuantitatif berupa penggunaan  sumber  daya,  waktu scanning dan  tingkat  deteksi  terhadap malware berdasarkan  total  aktivitas malware menggunakan metode analisis dinamis.

## 2.5 Desain Lingkungan Virtual
Gambar di bawah ini menunjukkan desain lingkungan virtual machine yang terdiri dari beberapa komponen utama,  yaitu core  operating  system ,  virtualBox,  sampel malware , tools analisis  dinamis  dan software antivirus yang  dipisahkan  menggunakan  snapshot.  VirtualBox  merupakan  lingkungan  yang  terisolasi  yang  dapat menjalankan sistem operasi dan aplikasi seperti sebuah komputer fisik [20]. Sistem operasi core merupakan sistem operasi utama dimana VirtualBox di pasang, sedangkan sistem operasi guest merupakan sistem operasi yang di instal di dalam VirtualBox, tools analisis dinamis dan antivirus merupakan aplikasi yang di install di dalam guest OS, dan snapshot merupakan chekpoint dimana keadaan guest OS disimpan.
Gambar 2. Desain Lingkungan Virtual

## 2.5 Sampel Malware
Gambar  Sampel malware yang digunakan pada penelitian ini merupakan file yang memiliki format exe . Sampel malware tersebut akan dijalankan pada virtual machine Windows 8.1 dan digunakan untuk mengetahui kemampuan antivirus dalam menangani infeksi malware . Berikut daftar sampel malware yang digunakan pada penelitian ini:
Tabel 1. Sampel Malware Hash Tanggal Dibuat Nama CVE Nama Sampel 046419ffc6e587f8a631 02-01-2018 CVE-2022-4258 Sampel 1 Trojan 97437cdf7f697beb41d5 28-01-2018 CVE-2015-8264 Sampel 2 Trojan 348902db5e72113a54b 06-02-2018 CVE-2022-23714 Sampel 3 Ransomware 21957bfa277e386c9967 05-02-2018 CVE-2022-23714 Sampel 4 Ransomware db825e1f70c6f9b265be 31-01-2018 CVE-2017-15956 Sampel 5 Downloader a1b5a5cd5410656eb13 11-09-2012 CVE-2012-5188 Sampel 6 Downloader

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Analisis Dinamis
Bagian  analisis  sampel  pada malware ini  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk mendapatkan  hasil  temuan  atau  aktivitas  pada  sampel malware .  Berikut  merupakan  hasil  analisis  pada  temuan aktivitas malware: 1) Pengujian Menggunakan Regshot

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908
Gambar 3. Pengujian Regshot Sampel 1
Gambar 3 merupakan hasil analisis menggunakan Regshot pada sampel 1 trojan . Regshot menampilkan hasil bahwa terdapat adanya penambahan 2 registry key , 24 value added , dan 22 value modified , sehingga terdapat total 48 perubahan pada registry ketika sampel dijalankan pada sistem virtual machine .

## 2) Pengujian Menggunakan Process Explorer
Gambar 4. Pengujian Process Explorer Sampel 1
Gambar 4 merupakan hasil analisis menggunakan Process Explorer pada sampel malware 1 trojan . Process Explorer menampilkan satu process yang dijalankan oleh sampel bernama Search Multiple PST Files Software , pada kolom Virus Total menunjukkan bahwa process tersebut terindikasi sebagai malware pada 3 dari 76 antivirus. Pada panel bawah tab DLLs , process tersebut menautkan sebanyak 60 DLL pada sistem, diantaranya terdapat 2 DLL yang terindikasi malware antara lain MFC42. DLL .mui sejumlah 1 dari 75 antivirus, Search Multiple PST Files Software sejumlah 3 dari 76 antivirus pada Virus Total.

## 3) Pengujian Menggunakan SpyStudio
Gambar 5. Pengujian SpyStudio Sampel 1
Gambar  5  merupakan  hasil  analisis  menggunakan  SpyStudio  pada  sampel  1 trojan .  Pada tab utama SpyStudio  menampilkan  hasil  data trace sejumlah  10263  baris.  Pada  fitur statistics di  dalam tab  By  Function menampilkan  daftar API  call s  yang  dipanggil  oleh  sampel  selama process  execute  and  hook ,  dengan  fungsi terbanyak  yang  dipanggil  adalah RegOpenKey berjumlah  2556.  Jumlah  total  dari  keseluruhan API  call s  yang dipanggil oleh sampel berjumlah 10089 selama dilakukannya pengujian.

## 3.2 Pengujian Antivirus
Bagian analisis antivirus ini merupakan pengujian yang dilakukan oleh peneliti untuk mendapatkan hasil berupa profiling pada  fitur removable  drive  protection pada  antivirus.  Pada  penelitian  ini,  antivirus  yang  akan diujikan untuk melakukan analisis fitur removable drive protection adalah Avast, Kaspersky, Avira, McAfee, dan Windows Defender.
1) Antivirus Avast

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908
Gambar 6. Pengujian pada Sampel 2
Gambar 6 merupakan hasil Pengujian fitur removable drive protection antivirus Avast pada sampel 2 trojan yang  sudah  disiapkan  dan  dianalisis  sebelumnya.  Beberapa  indikator  yang  diujikan  dan  dipantau  pada  sampel tersebut merupakan sumber daya yang digunakan oleh antivirus ketika melakukan proses scanning dan bagaimana antivirus menampilkan hasil deteksi file ketika proses scanning telah selesai.

## 2) Antivirus Kaspersky

## Gambar 7. Pengujian pada Sampel 3
Gambar 7 merupakan hasil Pengujian fitur removable drive protection antivirus Kaspersky pada sampel 3 ransomware yang sudah disiapkan dan dianalisis sebelumnya.

## 3) Antivirus Avira

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908
Gambar  8  merupakan  hasil  Pengujian  fitur removable  drive  protection antivirus  Avira  pada  sampel  4 ransomware yang sudah disiapkan dan dianalisis sebelumnya.

## 4) Antivirus McAfee
Gambar 9. Pengujian pada Sampel 5
Gambar 9 merupakan hasil Pengujian fitur removable drive protection antivirus McAfee pada sampel 5 downloader yang sudah disiapkan dan dianalisis sebelumnya.

## 5) Antivirus Windows Defender
Gambar 10. Pengujian pada Sampel 6
Gambar 10 merupakan hasil Pengujian fitur removable drive protection antivirus Windows Defender pada sampel 6 downloader yang sudah disiapkan dan dianalisis sebelumnya.

## 3.3 Perbandingan Total Aktivitas Malware dengan Metrik Antivirus
Berikut ini merupakan perbandingan hasil analisis dari total aktivitas malware dengan metrik antivirus pada hasil pengujian:
Gambar 11. Total Aktivitas Malware dan Penggunaan CPU Antivirus
Gambar  11  merupakan  perbandingan  total  aktivitas malware dengan  Penggunaan CPU Antivirus.  Jika diperhatikan,  gambar  menunjukan  bahwa  semakin  tinggi  jumlah  aktivitas malware ,  maka  semakin  tinggi  pula tingkat penggunaan CPU yang dibutuhkan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908
Gambar 12. Total Aktivitas Malware dan Penggunaan Memory Antivirus
Gambar 12 merupakan perbandingan total aktivitas malware dengan Penggunaan memory Antivirus. Dari gambar tersebut, terlihat bahwa semakin besar total aktivitas malware , maka semakin tinggi penggunaan memory yang digunakan untuk melakukan scanning pada malware tersebut.
Gambar 13. Total Aktivitas Malware dan Waktu Scan Antivirus
Gambar 13 merupakan perbandingan total aktivitas malware dengan waktu scan antivirus.  Dari gambar tersebut, terlihat bahwa semakin besar total aktivitas malware , maka semakin lama waktu yang diperlukan untuk melakukan scanning pada malware tersebut.

## 3.4 Perbandingan Software Antivirus
Gambar 14. Perbandingan Antivirus
Pada perbandingan antivirus dalam mendeteksi malware pada fitur removable drive protection , antivirus Avast merupakan antivirus yang relatif lebih efisien dibandingkan dengan antivirus lain yang diuji karena memiliki rata-rata  penggunaan CPU dan memory yang  rendah,  tingkat  deteksi  yang  cukup  tinggi,  dan  waktu scan yang cepat.  Antivirus  Kaspersky  merupakan  antivirus  yang  relatif  paling  ampuh dalam  mendeteksi  sampel malware karena memiliki tingkat deteksi 100%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukannya pengujian dan memperoleh hasil analisis karakteristik antivirus berdasarkan aktivitas malware menggunakan analisis dinamis, dapat diambil kesimpulan bahwa perbandingan total aktivitas malware dengan metrik antivirus didapatkan bahwa semakin tinggi jumlah aktivitas malware , maka semakin tinggi pula metrik yang diuji pada antivirus seperti CPU, memory, disk dan waktu scan. Pada perbandingan antivirus dalam mendeteksi malware , antivirus Avast merupakan antivirus yang relatif lebih efisien dibandingkan dengan antivirus lain yang diuji karena memiliki rata-rata penggunaan CPU dan memory yang rendah, tingkat deteksi yang cukup tinggi,  dan  waktu scan yang cepat.  Antivirus  Kaspersky  merupakan  antivirus  yang  relatif  paling  ampuh dalam mendeteksi  sampel malware karena  memiliki  tingkat  deteksi  100%.  Antivirus  Avira  dan  McAfee  merupakan antivirus yang cukup tinggi dalam mendeteksi malware . Sedangkan pada antivirus Windows Defender merupakan antivirus yang relatif paling rendah dibandingkan dengan antivirus lain .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 693 − 700 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2908

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Dosen  pembimbing  Universitas  Telkom  yang  telah  mendukung penelitian ini serta segenap rekan-rekan penulis dalam memberikan semangat dan motivasi dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] S. Kramer and J. C. Bradfield, “A general definition of malware,” Journal in Computer Virology , vol. 6, no. 2, pp. 105–114, May 2010, doi: 10.1007/s11416-009-0137-1.
[2] M. Siddiqui, M. C. Wang, and J. Lee, “A survey of data mining techniques for malware detection using file features,” Proceedings  of  the  46th  Annual  Southeast  Regional  Conference  on  XX  -  ACM-SE  46 ,  2008,  doi: 10.1145/1593105.1593239.
[3] N. Kaur and A. Kumar, “A Complete Dynamic Malware Analysis,” Int J Comput Appl , vol. 135, no. 4, pp. 20–25, Feb. 2016, doi: 10.5120/ijca2016908283.
[4] V. A. Manoppo, A. S. M. Lumenta, and S. D. S. Karouw, “Analisa Malware Menggunakan Metode Dynamic Analysis Pada Jaringan Universitas Sam Ratulangi,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputer , vol. 9, pp. 181–188, Jan. 2020, doi: 10.35793/jtek.9.3.2020.29567.
[5] O. Whitehouse, “Antivirus Software,” Engineering & Technology Reference , Jan. 2014, doi: 10.1049/etr.2014.0006.
[6] A.  Bastian,  “Improving  Antivirus  Signature  For  Detection  Ransomware  Attacks  With  Machine  Learning,” Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer , vol. 10, pp. 30–34, Jan. 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i1.2190.
[7] Kaspersky,  “Apa  itu  Analisis  Heuristik?”  2019.  [Online].  Available:  https://usa.kaspersky.com/resource- center/definitions/heuristic-analysis
[8] L.  Rosencrance,  “What  is  antivirus  software  (antivirus  program)?”  Jan.  2017.  [Online].  Available: https://www.techtarget.com/searchsecurity/definition/antivirus-software
[9] Techslang,  “What  is  Antivirus  Software?  —  Definition  by  Techslang.”  Jan.  2019.  [Online].  Available: https://www.techslang.com/definition/what-is-antivirus-software/
[10] J.  Danandjaja,  “Metode  Penelitian  Kepustakaan,” Antropologi  Indonesia ,  vol.  0,  no.  52,  Jul.  2014,  doi: 10.7454/ai.v0i52.3318.
[11] A. A. Pradipta, Y. A. Prasetyo, and N. Ambarsari, “Pengembangan Web E-Commerce Bojana Sari Menggunakan Metode Prototype,” eProceedings of Engineering , vol. 2, Jan. 2015, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/2726
[12] G. Wagener, A. Dulaunoy, and T. Engel, “An Instrumented Analysis of Unknown Software and Malware Driven by Free Libre Open Source Software.” pp. 597–605, Jan. 2008. doi: 10.1109/SITIS.2008.57.
[13] M.  Sikorski  and  A.  Honig, Practical malware analysis : the hands-on guide to dissecting malicious software . San Francisco No Starch Press, 2012.
[14] O.  Aslan  and  R.  Samet,  “Investigation  of  possibilities  to  detect  malware  using  existing  tools,”  in Proceedings  of IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and Applications, AICCSA , Mar. 2018, vol. 2017-October, pp. 1277–1284. doi: 10.1109/AICCSA.2017.24.
[15] Kaspersky,
“Removable drives scan.” Jan. 2022. [Online]. Available:
https://support.kaspersky.com/KES4Linux/11/en-us/193947.htm
[16] A. S. Tanenbaum and H. Bos, Modern operating systems , 4th ed. Pearson Education, 2015.
[17] K. Shihab and H. Ramadhan, “Tuning of computer systems using heuristics and system performance tools,” Expert Syst Appl , vol. 36, pp. 5230–5239, Jan. 2009, doi: 10.1016/j.eswa.2008.06.139.
[18] M. Egele, T. Scholte, E. Kirda, and C. Kruegel, “A Survey on Automated Dynamic Malware-analysis Techniques and Tools,” ACM Comput Surv , vol. 44, pp. 1–42, Jan. 2012, doi: 10.1145/2089125.2089126.
[19] O. Or-Meir, N. Nissim, Y. Elovici, and L. Rokach, “Dynamic malware analysis in the modern era—A state of the art survey,” ACM Comput Surv , vol. 52, no. 5, Sep. 2019, doi: 10.1145/3329786.
[20] P.  Dash, Getting  started  with  Oracle  VM  VirtualBox :  build  your  own  virtual  enviroment  from  scratch  using VirtualBox . Packt Pub, 2013.